Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat
Tes yang cocok untuk partisipasi AI termasuk menghasilkan skenario kandidat dari permintaan, memilih rentang untuk rangsangan berdasarkan perbedaan kode, membuat data tes, menjelaskan log kegagalan dan menemukan batas-batas yang hilang. Pada akhirnya, keputusan harus dikonfirmasi dengan prosedur berulang, pernyataan jelas atau hasil manual. Untuk fungsi yang tidak pasti seperti bahasa alami, gambar dan Agen, tetap set tugas, mencetak aturan, contoh manual dan kesalahan serius dapat digunakan. Model, tips, dan uji, harus dicatat waktu yang berbeda dari waktu yang berbeda.
Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?
Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.
Perintah yang disarankan dari muka
Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.
Inventaris kekurangan yang ada dan tinggi-risiko proses dan pembentukan manual uji dasar yang divalidasi.
Dependence Kunci Validasi
Membiarkan AI menambahkan contoh dan analisis gagal, tapi insinyur mengkonfirmasi pernyataan tersebut.
Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan
Contoh yang akan digunakan secara efektif untuk mengembangkan integrasi terus-menerus dan untuk mencatat sumber dan versi.
Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.
Evaluasi pekerjaan, sampling manual dan pintu serius untuk larangan AI.
Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?
AI menghasilkan 50 judul tes berdasarkan cerita pengguna, tetapi sejumlah besar dari mereka adalah perubahan kata. Tim harus mengklasifikasikan mereka sebagai yang dapat dilaksanakan normal, batas, otoritas, co-opt dan skenario kerusakan, dan mengklarifikasi status antarmuka database dan eksternal. Aset efektif hanya tersedia jika ada contoh akses ke jalur air otomatis, pemulihan stabil, dan membantu untuk mendeteksi deficiations.
Lubang termudah untuk melangkah.
Jumlah kasus yang digunakan sebagai hasil kunci dari proyek pengujian AI
Menggunakan lingkungan yang tidak stabil menyebabkan banyak kegagalan, dan kemudian dugaan AI mengapa.
Model secara otomatis memodifikasi tes dan relaks pernyataan mereka langsung untuk lulus.
Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?
Bandingkan jalan keluar, kembalikan waktu, penggunaan efektif dari contoh, waktu gagal dan pemeliharaan biaya untuk cacat sebelum dan sesudah baris. Penghalang pintu kunci harus diulang, dan tes AI-yang telah diubah atau dimodifikasi adalah subyek untuk evaluasi kode; ketika model tidak tersedia, proses pengujian dasar dan rilis harus tetap operasional.
Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.